AI w praktyce: jak program AIDEAS uczy budowania rozwiązań dla biznesu i medycyny

W marcowej odsłonie cyklu „12-go o 12-tej”, publikowanego na stronie MCSC, przyglądamy się temu, jak sztuczna inteligencja przechodzi z poziomu eksperymentów do realnych zastosowań w biznesie i ochronie zdrowia. Monika Dobrzeniecka (IMiD) rozmawia z Tomaszem Chyrchelem – ekspertem AI, CEO Generatora Pomysłów oraz inicjatorem programu AIDEAS – o tym, jak rozwija się program, jakie rozwiązania tworzą jego uczestnicy i które trendy sztucznej inteligencji mogą w najbliższych latach najsilniej wpłynąć na sektor zdrowia.

Tomasz Chyrchel od ponad dekady zajmuje się wykorzystaniem nowych technologii w procesach rozwoju produktów i usług. Specjalizuje się w projektowaniu innowacji z wykorzystaniem metodologii Design Thinking, wspierając organizacje w rozwoju biznesu (customer experience) oraz doskonaleniu procesów i środowiska pracy (employee experience). Jest inicjatorem i dyrektorem programu AIDEAS.

Monika Dobrzeniecka: Jak z perspektywy ekspertów ewoluowała koncepcja programu AIDEAS – od pierwszej kohorty do obecnej?

Tomasz Chyrchel: Program AIDEAS od początku opiera się na nauce kohortowej, łączącej indywidualny self-learning z intensywną pracą zespołową nad realnymi case studies. Dzięki temu programu nie da się „przeklikać” – wymaga aktywnego zaangażowania i pracy nad konkretnymi problemami biznesowymi.

Doświadczenia kolejnych edycji pokazały jednak, że taka formuła jest wymagająca czasowo. Dlatego koncepcja programu ewoluuje dziś w kierunku większej elastyczności i personalizacji. Obok intensywnych ścieżek rozwojowych planowane są także krótsze formy nauki – „pigułki wiedzy”, które pozwolą zdobywać konkretne kompetencje w krótszym czasie, przy zachowaniu wysokiego poziomu merytorycznego.

Co wyróżnia AIDEAS na tle innych programów rozwojowych z obszaru AI i umiejętności cyfrowych?

AIDEAS wyróżnia przede wszystkim kohortowy model pracy nad realnymi projektami. Uczestnicy najpierw zdobywają wiedzę indywidualnie, a następnie w małych zespołach tworzą rozwiązania AI odpowiadające na rzeczywiste wyzwania biznesowe.

Case studies dostarczają partnerzy z różnych branż, m.in. Grupa Polsat Plus, Polpharma czy Maspex. Istotnym elementem programu jest także peer-to-peer feedback – uczestnicy wzajemnie oceniają swoje pomysły i rozwiązania, dzięki czemu uczą się szybciej i poszerzają perspektywę.

Jakie konkretne typy rozwiązań powstały w ramach wcześniejszych kohort i jaki mają potencjał dla rozwoju medycyny i innowacji w zdrowiu?

Uczestnicy programu pokazali, że tworzenie użytecznych narzędzi AI nie wymaga bycia programistą. W zespołach projektowych powstały m.in.:

  • agregatory wiedzy – agenci AI zbierający informacje z publikacji naukowych, rejestrów leków czy raportów branżowych,
  • analitycy substancji – narzędzia klasyfikujące dane o nowych substancjach aktywnych,
  • nawigatorzy innowacji – systemy wspierające analizę kierunków rozwoju leków generycznych.

Rozwiązania te mogą wspierać m.in. analizę badań klinicznych, monitoring rynku terapii czy obieg dokumentacji medycznej. Dzięki automatyzacji zespoły mogą szybciej wykorzystywać wiedzę naukową i podejmować decyzje strategiczne.

Dodatkowo powstały także systemy AI do generowania dokumentów zgodnych z regulacjami. Tworzą one dokumenty – np. pełnomocnictwa czy uchwały – na podstawie zatwierdzonych szablonów oraz sprawdzają ich zgodność z przepisami prawa. W sektorze zdrowia oznacza to przede wszystkim porządkowanie procesów dokumentacyjnych i znaczną oszczędność czasu zespołów administracyjnych i prawnych.

Jakie kompetencje uczestnicy najczęściej deklarują, że zdobyli dzięki programowi?

Najczęściej wskazywaną korzyścią jest uporządkowanie wiedzy o sztucznej inteligencji – zrozumienie jej możliwości, ograniczeń i realnych zastosowań.

Drugim ważnym obszarem jest praktyczna umiejętność budowania agentów AI i automatyzacji procesów. Uczestnicy uczą się projektować ich role, łączyć je w zespoły oraz tworzyć działające rozwiązania.

Dużą zmianą jest również bardziej świadome promptowanie i komunikacja z modelami językowymi, co sprawia, że korzystanie z narzędzi AI staje się bardziej efektywne.

Wielu uczestników podkreśla też wzrost pewności siebie w pracy z technologią – AI przestaje być tematem zarezerwowanym dla programistów, a staje się narzędziem codziennej pracy. Program często motywuje także do dalszego rozwoju zawodowego w obszarze nowych technologii.

Jak wygląda proces integracji uczestników w zespoły i jakie metody są wykorzystywane, by sprzyjać współpracy?

Integracja uczestników jest procesem wieloetapowym. Zespoły tworzone są w oparciu o zainteresowania, obszary projektowe oraz poziom zaangażowania uczestników.

Tam, gdzie zespoły nie powstają wcześniej, uczestnicy łączeni są wokół wspólnych tematów i wyzwań projektowych. Kluczowym elementem integracji jest praca nad konkretnym projektem – od zdefiniowania problemu po prezentację rozwiązania.

Różnorodność doświadczeń zawodowych sprzyja wymianie perspektyw i rozwija kompetencje komunikacyjne. Dzięki temu zespoły nie tylko realizują projekt, ale uczą się efektywnej współpracy międzybranżowej.

Jak w programie AIDEAS podejmuje się tematykę etyki AI i regulacji?

Etyka i regulacje są integralną częścią programu. Uczestnicy realizują moduł dotyczący m.in. AI Act, RODO oraz prawa autorskiego, ucząc się korzystać z narzędzi AI zgodnie z obowiązującymi przepisami.

Program kładzie nacisk także na AI governance i compliance – czyli zarządzanie ryzykiem, bezpieczeństwem danych i odpowiedzialnym wdrażaniem technologii w organizacji.

Dodatkowo uczestnicy biorą udział w sesjach eksperckich, podczas których mogą konfrontować realne wyzwania organizacyjne z wiedzą specjalistów z obszaru prawa i technologii.

W kontekście trendów HealthTech – które kierunki rozwoju AI eksperci uznają za najbardziej obiecujące?

Eksperci wskazują trzy główne kierunki rozwoju AI w medycynie.

AI w odkrywaniu leków (AI-driven Drug Discovery) – sztuczna inteligencja może znacząco skrócić proces opracowania nowych terapii, m.in. poprzez generowanie nowych struktur molekularnych oraz przewidywanie ich toksyczności.

Cyfrowe bliźniaki (Digital Twins) – tworzenie wirtualnych modeli organizmu pacjenta pozwala symulować działanie terapii jeszcze przed ich zastosowaniem, co wspiera rozwój medycyny precyzyjnej.

Hospital at Home i zdalne monitorowanie pacjentów – algorytmy analizujące dane z urządzeń wearable mogą przewidywać pogorszenie stanu zdrowia nawet kilka godzin wcześniej, umożliwiając szybką interwencję.

Jak program AIDEAS może wspierać rozwój tych trendów w przyszłości?

Rozwój technologii takich jak cyfrowe bliźniaki czy AI w odkrywaniu leków wymaga specjalistów, którzy potrafią praktycznie współpracować ze sztuczną inteligencją.

Program AIDEAS pełni rolę pomostu między technologią a codzienną praktyką biznesową. Uczestnicy uczą się budować własnych agentów AI, pracują w modelu no-code i rozwiązują realne problemy dostarczane przez partnerów branżowych.

Dzięki temu także eksperci z branży medycznej, prawnej czy administracyjnej zyskują kompetencje, które pozwalają im inicjować i wdrażać innowacje w swoich organizacjach.

Jaką jedną kluczową radę eksperci AIDEAS daliby osobom z sektora medycznego, które chcą zacząć wdrażać AI, ale nie mają doświadczenia technicznego?

Najważniejsza rada brzmi: zacznij działać i testować narzędzia już teraz.

Najlepszym sposobem na zrozumienie AI jest praktyka – eksperymentowanie, uczenie się na błędach i stopniowe wdrażanie małych usprawnień w codziennej pracy.

W ochronie zdrowia innowacje rzadko zaczynają się od dużych systemów. Najczęściej pierwszym krokiem jest proste rozwiązanie automatyzujące jeden powtarzalny proces. Od takich inicjatyw warto zacząć budowanie kompetencji i doświadczenia.

Osoby zainteresowane udziałem w programie AIDEAS i rozwijaniem kompetencji w obszarze sztucznej inteligencji mogą znaleźć więcej informacji oraz szczegóły dotyczące rekrutacji na stronie: https://aideas.generatorpomyslow.pl/

Rekrutacja do konkursu jest już otwarta! ✦ Competition recruitment is now open! ✦ 14.04 - 31.05